农业地形气候区划的方法及其应用

本文论述了山区农业地形气候区划的原则,方法、指标和等级单位系统,监以福建省沙溪流域为例作了具体应用。文中介绍的山区农业气候资源空间分布的推算方法能有效地揭示山区农业气候资源的宏观与微观分异规律,从而为山区农业地形气候区划的开展创造了先决条件。     

以风险决策为基础的流域防洪系统规划

针对期望值方法的缺陷，将分区多目标方法应用到防洪系统最优规模决策中。该方法既考虑了经济上的最优性，又充分考虑了洪灾的风险性，克服了期望值方法的缺陷。应用表明，该法适合于具有风险因素的防洪系统规模的决策问题。     

列主元消去法在电磁问题矩量法分析中的应用

在电磁问题的矩量法分析中,描述具体电磁问题的微分—积分方程能转化成为矩阵方程,本文讨论了三种矩阵方程的解法,并结合半波振子天线电流分布的实际计算,给出了计算结果及计算时间,并对三种解法进行了比较。     

内弹道循环的随机模拟

本文根据大量的靶场射击数据,用随机模拟的方法,即Monte—Carlo方法计算最大压力和初速的随机分布及其标准离差和均值。利用计算机贮存的标准函数产生—组伪随机数,并将其变换为正态分布,由正态分布所给出的一组随机的装填参量.输入内弹道基本方程组求解,从而可得到最大压力和初速的随机分布值。和靶场的实验结果相比,有较好的一致性。     

山区积温分布推算方法的研究

积温是农业气候热量资源的重要指标。本文提出了山区积温的推算方法、得出了各种小地形的积温效应值。该方法在福建省沙溪流域山区实际应用的结果是令人满意的。     

由Burgers方程获取复杂方程的精确解

我们猜测，复杂非线性偏微分方程的一些精确解可以按映射技术由简单非线性偏微分方程的精确解构建。将复杂非线性偏微分方程分别选择为mKdV方程、推广KdV方程和非线性热传导方程，将简单非线性偏微分方程选择为Burgers方程，以上的这种想法在文章中得到证实。     

基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法

神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，在交通标志图像识别中获得广泛的应用，但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足，故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法，整个算法分两步实现：首先对交通标志图像提取它的Tchebichef不变距并作为图像的特征；然后采用改进的概率神经网络进行识别。仿真实验表明，提出的方法比以前的方法有更好的识别效果。     

基于事例推理的车辆路径问题智能建模方法

针对传统的人工离线建模难以适应现实环境中车辆路径问题动态性这一缺陷，以车辆路径问题的机器建模方法为研究内容，以提高建模工作的实时性和智能性为目标，提出了基于事例推理的智能建模方法。该方法使用基于属性-建模知识重用度的多层加权最近相邻检索方法实现事例的检索；使用基于规则的推理方法完成旧事例建模经验的复用与建模结果的调整。基于这一智能建模方法，实现了车辆路径问题智能建模的原型系统。系统的应用表明，该建模方法在速度币口有效性方面符合实际环境的基本要求。     

交通流量变模式辨识的非参数概率变点模型

交通流状态辨识是智能运输系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）和先进的出行者信息系统（ATIS）研究的一个重要内容。以往算法主要集中在交通流预辨识（即交通流预测）和交通流实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）的研究上．而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认。依据交通流理论，结合非参数变点统计方法，以在淄博市世纪路采获的自由车流数据的研究为例，首次建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型．对变点存在与否进行假设检验。并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究。最后结合实地数据对本方法进行了标定和检验。验证了本方法的有效性和可行性。     

可压Euler方程的格子Boltzmann方法:二维情形

根据微观和宏观之间的质量、动量和能量守恒原理，构建了一个可用于模拟可压流体的D2V19格子Boltzmann模型，利用Chapman—Enskog分析可从该模型推导出宏观流体力学方程-Euler方程．利用该模型对三种典型激波管进行数值模拟并与Riemann解析解进行比较和分析，发现该模型能较好的捕捉激波，精度令人满意，证明了该模型对可压流体的适用性．该模型适用于气体多方指数为任意值的系统．